• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.723-735
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• 2010

학습 수준의 평가와 수준에 맞는 지식의 제공은 인간의 학습 과정에 많은 영향을 준다. 이것은 학습 순서가 중요하다는 것을 말하고 있으며, 기계 학습에서도 학습 순서를 고려할 필요가 있다. 본 연구는 학습 순서가 학습에 미치는 영향을 알아보기 위해, MLP의 학습에서 지도자의 경험을 이용하여 학습순서를 제어하는 방법을 제안한다. 지도 경험과 평가를 이용하여 MLP의 상태를 파악하고, 현 상태에서 학습 효율이 좋을 것으로 예상되는 학습 자료를 선택하여 학습을 시킨다. 지도자의 경험을 표현하고 활용하기 위해 CRF(Conditional Random Fields)를 이용하였다. 제안한 방법은 학습 자료를 선택한다는 점에서 능동 학습(Active Learning)과 유사하지만, 학습 순서를 제시하기 위한 자료의 선택이란 점에서 능동학습과는 차이가 있다. 분류 문제에 대하여 실험해 본 결과, 순서의 제어가 없는 학습의 경우에 비하여 학습 횟수의 측면에서 일반적으로 더 나은 학습 성능을 보여준다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.157-167
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• 2020

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.

• Wind and Structures
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• 제20권6호
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• pp.763-791
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• 2015

"Wind and Ports" is a European project that has been carried out since 2009 to handle wind forecast in port areas through an integrated system made up of an extensive in-situ wind monitoring network, the numerical simulation of wind fields, the statistical analysis of wind climate, and algorithms for medium-term (1-3 days) and short term (0.5-2 hours) wind forecasting. The in-situ wind monitoring network, currently made up of 22 ultrasonic anemometers, provides a unique opportunity for detecting high resolution thunderstorm records and studying their dominant characteristics relevant to wind engineering with special concern for wind actions on structures. In such a framework, the wind velocity of thunderstorms is firstly decomposed into the sum of a slowly-varying mean part plus a residual fluctuation dealt with as a non-stationary random process. The fluctuation, in turn, is expressed as the product of its slowly-varying standard deviation by a reduced turbulence component dealt with as a rapidly-varying stationary Gaussian random process with zero mean and unit standard deviation. The extraction of the mean part of the wind velocity is carried out through a moving average filter, and the effect of the moving average period on the statistical properties of the decomposed signals is evaluated. Among other aspects, special attention is given to the thunderstorm duration, the turbulence intensity, the power spectral density and the integral length scale. Some noteworthy wind velocity ratios that play a crucial role in the thunderstorm loading and response of structures are also analyzed.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.169-174
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• 2014

센서노드를 활용한 응용이 증가함에 따라 센서네트워크의 장기적 운용과 성능을 보장할 수 있는 현실적 배치 문제 해결 기법이 요구되고 있다. 특히 네트워크 연결성은 네트워크 전체 수명에도 영향을 줄 뿐만 아니라 근거리 센싱 정보의 취합 능력에도 직접적인 연관성을 갖는다. 센서네트워크의 구축 시 요구되는 경제적인 이유와 함께 센서 노드가 배치될 필드의 접근성 문제로 임의 배치 기법이 주로 사용되고 있으나 센서노드의 불균일로 인한 연결성 문제, 비효율적 네트워크 구성 등이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 초기 배치 노드의 성능을 최대한 활용할 수 있도록 거점 노드의 혼합 배치 기법을 제안한다. 혼합 배치를 통해 기존 센서 노드의 불균형을 완화시키면서 추가되는 혼합 노드의 수를 효과적으로 줄일 수 있는 밀도 분석을 시행하였다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 단일 센서노드로 구성된 기존의 배치 방식 보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• Wind and Structures
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• 제20권4호
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• pp.579-607
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• 2015

A Combination Random Flow Generation (CRFG) technique for obtaining the fluctuating inflow boundary conditions for Large Eddy Simulation (LES) is proposed. The CRFG technique was developed by combining the typical RFG technique with a novel calculation of k and ${\varepsilon}$ to estimate the length- and time-scales (l, ${\tau}$) of the target fluctuating turbulence field used as the inflow boundary conditions. Through comparatively analyzing the CRFG technique and other existing numerical/experimental results, the CRFG technique was verified for the generation of turbulent wind velocity fields with prescribed turbulent statistics. Using the turbulent velocity fluctuations generated by the CRFG technique, a series of LESs were conducted to investigate the wind flow around S-, R-, L- and U-shaped building models. As the pressures of the models were also measured in wind tunnel tests, the validity of the LES, and the effectiveness of the inflow boundary generated by the CRFG techniques were evaluated through comparing the simulation results to the wind tunnel measurements. The comparison showed that the LES accurately and reliably simulates the wind-induced pressure distributions on the building surfaces, which indirectly validates the CRFG technique in generating realistic fluctuating wind velocities for use in the LES. In addition to the pressure distribution, the LES results were investigated in terms of wind velocity profiles around the building models to reveal the wind flow dynamics around bluff bodies. The LES results quantitatively showed the decay of the bluff body influence when the flow moves away from the building model.

• Geomechanics and Engineering
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• 제23권5호
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• pp.419-429
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• 2020

To investigate the effect of spatial variability on hydraulic properties of unsaturated soils, a numerical model is set up which can simulate seepage process in an unsaturated heterogeneous soil. The unsaturated heterogeneous soil is composed of matrix sand embedded with a small proportion of clay for simulating the heterogeneity. Soil-water characteristic curve and unsaturated hydraulic conductivity curve of the unsaturated soil are expressed by Van Genuchten model. Hydraulic parameters of the matrix sand are considered as random fields. Different autocorrelation lengths (ACLs) of hydraulic parameter of the matrix sand and different proportions of clay are assumed to investigate the influence of spatial variability on the equivalent hydraulic properties of the heterogeneous soil. Four model sizes are used in the numerical experiments to investigate the influence of scale effects and to determine the sizes of representative volume element (RVE) in the numerical simulations. Through a number of Monte Carlo simulations of unsaturated seepage analysis, the means and the coefficients of variations (COVs) of the equivalent hydraulic parameters of the heterogeneous soil are calculated. Simulations show that the ACL and model size has little influence on the means of the equivalent hydraulic parameters, but they have a large influence on the COVs of the equivalent hydraulic parameters. The size of an RVE is mainly affected by the ACL and the proportion of heterogeneity. The influence of spatial variability on the hydraulic parameters of the heterogeneous unsaturated soil can be used as a guidance for geotechnical reliability analysis and design related to unsaturated soils.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.1-14
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• 2010

3D 콘텐츠 산업 분야의 급격한 성장과 더불어, 3D 콘텐츠 인증 및 신뢰, 검색을 위한 콘텐츠 해싱 기술이 요구되어지고 있다. 그러나 영상 및 동영상과 같은 2D 콘텐츠 해싱에 비하여 3D 콘텐츠 해싱에 대한 연구가 아직까지 미비하다. 본 논문에서는 키 기반의 3D 표면 계수 분포를 이용한 강인한 3D 메쉬 모델 해싱 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 기본적인 Euclid 기하학 변환에 강인한 3D SSD와 표면 곡률의 평면계 기반의 블록 표면 계수를 특징 벡터로 사용하며, 이를 치환 키 및 랜덤 변수 키에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 해싱 기법은 다양한 기하학 및 위상학 공격에 강인하며, 모델 및 키별로 해쉬의 유일성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.112-119
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• 2010

본 논문에서는 스테레오 이미지로부터 디스패리티 맵을 추출하기 위한 확률모델을 제시하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 이론적으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 exponential 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이를 실험적으로 구하는 방법을 제시한다. 에너지 기반 스테레오 정합 알고리즘의 성능은 기본적으로 정합 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하여야 한다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 따라서, 이미지에 따라 사전에 정합 파라미터를 구하여야 하는 문제를 해결할 수 있다. Middlebury 웹사이트에서 제공한 다양한 스테레오 이미지를 이용하여 제안한 방식으로 구한 파라미터가 최적의 값으로 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권2호
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• pp.97-105
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• 2013

자기공명검층은 수소와 자기장의 상호작용을 측정, 분석하는 물리검층 방법으로 이는 저류층 평가를 위한 중요한 물리검층 방법 중 하나이다. 측정된 감쇠 신호 즉, 이완은 측정지역 내 수소의 밀도에 대한 정보와 유체의 종류에 따른 감쇠속도에 대한 정보를 포함하고 있으며, 이를 바탕으로 공극률, 투과도와 습윤도 등을 예측할 수 있다. 1950년대 초반 랜덤워크로 자기공명의 이완감쇠를 시뮬레이션한 것을 시작으로 자기공명반응에 대한 연구가 급격히 발전되었다. 이 논문에서는 자기공명 시뮬레이션의 연구 동향을 먼저 살펴 보고, 자기공명반응인 이완을 발생시키는 이완메커니즘에 대해 간단히 알아본다. 이에 기초하여 자기공명검층에서 주로 측정하는 횡축이완곡선을 자기장구배를 고려하는 경우와 고려하지 않는 시뮬레이션 방법에 대해 비교분석하고 자기장구배가 이완메커니즘 및 횡축이완곡선에 미치는 영향에 대해 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.727-730
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• 2016

TSC(Time Series Classification)은 시계열데이터를 패턴에 따라 분류하는 것으로, 시계열이 매우 흔한 데이터형태이고, 또한 활용도가 높기 때문에 오랜 시간동안 Data Mining 과 Machine Learning 분야의 주요한 이슈였다. 전통적인 방법에서는 Distance와 Dictionary 기반의 방법들을 많이 활용하였으나, Time Scale과 Random Noise의 문제로 인해 분류의 정확도가 제한되었다. 본 논문에서는 Deep Learning의 CNN(Convolutional Neural Network)과 변종데이터(Data Mutation)을 이용해 정확도를 향상시킨 방법을 제시한다. CNN은 이미지분야에서 이미 검증된 신경망 모델로써 시계열데이터의 특성을 나타내는 Feature를 인식하는데 효과적으로 활용할 수 있고, 변종데이터는 하나의 데이터를 다양한 방식으로 변종을 만들어 CNN이 특정 패턴의 가능한 변형에 대해서도 학습할 수 있도록 데이터를 제공한다. 제시한 방식은 기존의 방식보다 우수한 정확도를 보여준다.